Design and development of algorithms and web-based applications for the tracking of vascular structures and for the assessment of clinical parameters in retinal images

Questa tesi tratta l'analisi automatica di immagini a colori del fondo dell'occhio. In particolare, essa si focalizza sull’implementazione di software per l’analisi e la valutazione quantitativa delle retinopatie, prevalentemente ipertensiva e diabetica su soggetti adulti e retinopatia della prematurità (ROP) su soggetti nati prematuri. Sia l'ipertensione che il diabete colpiscono, anche se con modalità e decorso temporale differente, il microcircolo sanguigno. La retinopatia è una delle conseguenze di tale danno circolatorio. I vasi retinici sono assai sensibili a cambiamenti nella microcircolazione: è stato dimostrato che i singoli segni della retinopatia hanno un alto valore prognostico per infarto, sclerosi carotidea e danno coronarico. Anche nel caso di neonati altamente pretermine, nei quali la vascolarizzazione retinica è inizialmente incompleta e può svilupparsi succesivamente in modo anomalo, i segni della retinopatia risultano importanti per una valutazione della sua gravità e per la prevenzione di potenziali peggioramenti che possono compromettere le capacità visive del soggetto. Inoltre, la retinopatia è una malattia sociale, con una ricaduta economica (diretta ed indiretta) elevata: la perdita o la diminuzione della capacità visiva porta infatti ad una ridotta capacità lavorativa ed all’impossibilità di condurre una vita indipendente. Nonostante anche altri organi siano sensibili ad alterazioni del microcircolo sanguigno, la retina ha il grande vantaggio di essere facilmente disponibile ad un controllo non invasivo. Tale caratteristica suggerisce un modo efficiente ed efficace per seguire il decorso di malattie locali e sistemiche associate alla retinopatia. Inoltre, con riguardo alla prevenzione della perdita della vista, il riconoscimento della retinopatia al suo insorgere è il punto più critico per evitare che degeneri in cecità. Ciò è particolarmente importante nella retinopatia diabetica in cui, allo stato attuale della farmacologia, i danni alla retina non recedono con il trattamento farmacologico o col controllo del diabete. Sfortunatamente, le fasi iniziali della retinopatia, sia negli adulti che nei neonati, sono quasi asintomatiche. Un programma di screening potrebbe evitare, alla maggior parte della popolazione a rischio, lo sviluppo di retinopatie che minaccino la vista. Allo stesso tempo, nel mondo occidentale non ci sono abbastanza risorse, sia in termine di tempo e soprattutto in termine di disponibiltà di oftalmologi esperti, per organizzare uno screening di tal genere. E’ dunque forte il bisogno di strumenti che valutino automaticamente la retina, per diagnosticare la presenza e la severità dell'eventuale retinopatia. Nell’ambito di questa tesi sono state prese in esame le features dell’apparato vascolare: l’identificazione del reticolo dei vasi (arterie e vene), consente la misurazione dei suoi principali descrittori geometrici (lunghezza, direzione, calibro, presenza di biforcazioni, tortuosità, etc.); da questi vengono calcolati specifici indici di rilievo diagnostico, che forniscono ai clinici informazioni sul grado complessivo di retinopatia del paziente, la cui significatività è molto importante per la diagnosi delle patologie retiniche. Lo strumento utilizzato per acquisire le immagini del fondo retinco è la fundus camera, un microscopio a bassa potenza accoppiato con una fotocamera, progettato per fotografare la superficie interna dell’occhio. L’acquisizione su pazienti adulti per l’identificazione o lo screening di retinopatia è solitamente effettuato con fundus camere non portatili a contatto, che forniscono immagini ad alta risoluzione ad un field of view (FOV) compreso tra i 30 e i 60 gradi. Diversamente, l’acquisizione su neonati prematuri per lo screening di ROP viene fatta usando strumenti ad-hoc con caratteristiche particolari. Ne è un esempio la fundus camera portatile NidekNM200D (Nidek Co., Gamagori, Japan) che non richiede il contatto diretto con l’occhio e che produce immagini ad alta risoluzione e stretto field of view (30 gradi). Un’altra fundus camera tipicamente usata per l’acquisizione di immagini su neonati è RetCam (Clarity Medical System, Pleasanton, CA, USA), che fornisce immagini a bassa risoluzione con field of view fino a 130 gradi. L’utilizzo di RetCam è generalmente limitato ai neonati in virtù della minima opacità di cornea e cristallino e per ragioni di qualità dell’immagine non è solitamente usata con soggetti adulti. Le immagini acquisite su adulti e su neonati presentano diverse caratteristiche, legate essenzialmente alle differenze anatomiche tra le due classi di soggetti, ai diversi tipi di fundus camera usata e ai diversi protocolli di acquisizione. Di conseguenza, algoritmi che risultano molto efficienti per l’analisi di immagini di soggetti adulti, spesso si rivelano inadeguati se applicati a immagini di neonati. Per questo motivo, allo scopo di garantire sempre una stima accurata e precisa dei parametri clinici estratti, sono stati sviluppati algoritmi ad-hoc per i diversi tipi di immagini da analizzare. In particolare in questa tesi vengono presentati tre sistemi, progettati rispettivamente per l’analisi di immagini di soggetti adulti, immagini acquisite da neonati con Nidek NM200D e immagini di neonati acquisite con RetCam. Viene presentato un nuovo metodo per estrarre automaticamente la rete vascolare su immagini di adulti, acquisite a diverse risoluzioni e field of view. Questo si basa su una tecnica di ricerca multi-direzionale su grafi, per l’identificazione degli assi dei vasi: dopo la ricerca sull’immagine di punti notevoli (seed points) i cammini a costo minimo che connettono diversi seeds identificano gli assi dei vasi. . I bordi vengono poi trovati applicando filtri matched monodimensionali efficienti: la direzione del kernel è scelta perpendicolarmente agli assi trovati e la scala viene stimata mediante un’analisi preliminare dei profili trasversali ai vasi. A causa della grande variabilità e la scarsa qualità delle immagini acquisite su neonati con Nidek NM200D, è stato sviluppato un sistema semi-automatico ad-hoc per tracciare singoli segmenti vascolari e valutarne le caratteristiche geometriche. I vasi da analizzare vengono selezionati manulamente delineandone l’asse approssimativo. A partire da questa informazione a priori i bordi dei vasi vengono trovati mediante tecniche di filtraggio basate sul metodo di Canny. I calibri e l’asse preciso lungo il segmento analizzato vengono valutati associando opportunamente coppie di punti appartenenti ai bordi opposti. Il tracciamento automatico dei vasi in immagini acquisite su neonati con RetCam è un compito particolarmente complesso a causa della bassa risoluzione, dello scarso contrasto, del field of view particolarmente ampio e della visibilità dei vasi della coroide. Per questo scopo viene presentata una tecnica innovativa. Questa si basa sul miglioramento del contrasto tra strutture vascolari e sfondo utilizzando filtri matched con diversi kernel orientabili e scalabili. Una sogliatura locale e operazioni morfologiche vengono usate per l’estrazione degli assi della rete vascolare a partire dai filtraggi precedentemente menzionati. L’ultimo passaggio consiste in una classificazione supervisionata, basata su Support Vector Machines (SVM), allo scopo di riconoscere e scartare i falsi vasi, generati da rumore, artefatti o dalla presenza dei vasi della coroide sottostanti alla retina. A partire dagli algoritmi sviluppati, sono stati progettati dei sistemi software allo scopo di proporre ai clinici e ai ricercatori degli strumenti, pratici e intuitivi, per la diagnosi e lo screening di retinopatie. In particolare, per l’analisi di immagini acquisite su soggetti adulti è stato sviluppato AVRnet, un sistema web dotato di un’interfaccia grafica user-friendly che permette di estrarre la rete vascolare e calcolare a partire da essa gli indici CRAE (Central Retinal Arteriolar Equivalent), CRVE (Central Retinal Venular Equivalent) e AVR (Arteriolar Venular Ratio) secondo il metodo di Knudtson. Per l’analisi di immagini acquisite da neonati è stato sviluppato ROPnet, un’applicazione web per la stima di indici clinici (come l’allargamento vascolare e la tortuosità) utili a definire la presenza e l’eventuale gravità della ROP. Il tool in questione è specifico per l’analisi di immagini acquisite con Nidek NM200D e le analisi possono essere effettuate con un setup di tipo client-server usando un web browser. Attualmente è in fase di sviluppo un analogo strumento specifico per lavorare su immagini ad ampio field of view acquisite con RetCam. Il software riguardante l’identificazione delle strutture vascolari retiniche su immagini di adulti è stato testato su diversi datasets ed il confronto tra i risultati automatici prodotti, contro i riferimenti manuali, ha evidenziato alte sensitività e specificità. Il sistema in questione è al momento oggetto di valutazione clinica presso il Department of Ophthalmology and Visual Sciences, University of Wisconsin, USA, il cui Fundus Photograph Reading Center valuterà la possibilità di acquisire il programma come standard per la determinazione di features diagnostiche. Un’ulteriore collaborazione, con il Department of Twin Research & Genetic Epidemiology, del King’s College London Division of Genetics and Molecular Medicine, St Thomas' Hospital, UK, ha portato all’analisi con il sistema sviluppato di più di 2000 immagini di fundus retinico per scopi clinici. L’interfaccia e le funzionalità del tool web ROPnet sono state progettate in stretta collaborazione con il Department of Ophthalmology del Children’s Hospital e dello Scheie Eye Institute di Philadelphia, US, allo scopo di soddisfare le esigenze dei clinici, sia per quanto riguarda l’usabilità sia per le prestazioni dello strumento. L’accuratezza dei parametri estratti da ROPnet (calibro e tortuosità dei vasi) è stata confermata dall’elevata correlazione ottenuta confrontando i risultati automatici con quelli di riferimento, calcolati manualmente da esperti retinici. Inoltre l’applicazione web è già stata utilizzata per alcuni studi clinici preliminari e attualmente stiamo indagando l’utilità e la validità di tali parametri nella diagnosi clinica e nella classificazione della ROP. Le specifiche del sistema per la valutazione di ROP in immagini acquisite con RetCam sono state concordate direttamente con Clarity Medical Systems, la casa produttrice della fundus camera in questione. Per questo recente progetto, come risultati preliminari abbiamo ottenuto un’alta sensitività e specificità relativamente alla segmentazione automatica delle strutture vascolari, un problema particolarmente complesso su questo tipo di immagini. Le tecniche per l’estrazione di indici clinici a partire dalla morfologia dei vasi sono attualmente in fase di sviluppo. In prospettiva, strumenti pratici e dalla facile distribuzione come quelli da noi proposti potrebbero facilitare ampi programmi di screening delle retinopatie ipertensiva, diabetica e della prematurità, oltre che il controllo nel tempo del progredire della malattia. La loro utilià sarebbe triplice. In primo luogo, potrebbero essere uno strumento diagnostico di aiuto alla pratica clinica. In secondo luogo, i dettagli quantitativi sulla struttura vascolare della retina potrebbero essere utili nella ricerca medica e per meglio caratterizzare gli sviluppi della retinopatia. Infine, nell’ambito della ricerca farmaceutica, si renderebbe disponibile l'utilizzo di una misura quantitativa e riproducibile dell'evoluzione della retinopatia durante un trattamento farmacologico. I risultati conseguiti nelle sperimentazioni effettuate e le collaborazioni internazionali in atto con gruppi clinici e di ricerca di rilievo ci rendono fiduciosi riguardo la qualità delle metodologie sviluppate e i potenziali successi del loro impiego, con l’auspicio che futuri miglioramenti possano ampliarne l’utilizzabilità.